使用Ultralytics YOLOv8 🚀 进行物体模糊处理

Q: What is object blurring with Ultralytics YOLOv8?

Ultralytics YOLOv8 物体模糊是指自动检测图像或视频中的特定物体并对其应用模糊效果。这种技术可以在保留相关视觉数据的同时隐藏敏感信息，从而增强隐私保护。YOLOv8该技术的实时处理能力使其适用于需要即时保护隐私和选择性调整焦点的应用。

Q: What are the benefits of using Ultralytics YOLOv8 for object blurring?

Ultralytics YOLOv8 在对象模糊方面具有多项优势：更多应用详情，请查看对象模糊的优势部分。

什么是物体模糊？

物体模糊 Ultralytics YOLOv8是指对图像或视频中的特定检测对象应用模糊效果。这可以利用YOLOv8 模型的功能来识别和处理给定场景中的物体。

观看： 使用对象模糊Ultralytics YOLOv8

物体模糊的优势？

隐私保护：物体模糊功能可以隐藏图像或视频中的敏感信息或个人身份信息，是保护隐私的有效工具。
选择性聚焦：YOLOv8 允许选择性模糊，使用户能够锁定特定对象，确保隐私和保留相关视觉信息之间的平衡。
实时处理：YOLOv8它的高效性可实现实时对象模糊，因此适用于需要在动态环境中即时增强隐私的应用。

使用YOLOv8 对物体进行模糊处理示例

物体模糊

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolov8n.pt")
names = model.names

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

# Blur ratio
blur_ratio = 50

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_blurring_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = model.predict(im0, show=False)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().tolist()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
    annotator = Annotator(im0, line_width=2, example=names)

    if boxes is not None:
        for box, cls in zip(boxes, clss):
            annotator.box_label(box, color=colors(int(cls), True), label=names[int(cls)])

            obj = im0[int(box[1]) : int(box[3]), int(box[0]) : int(box[2])]
            blur_obj = cv2.blur(obj, (blur_ratio, blur_ratio))

            im0[int(box[1]) : int(box[3]), int(box[0]) : int(box[2])] = blur_obj

    cv2.imshow("ultralytics", im0)
    video_writer.write(im0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

论据 `model.predict`

名称	类型	默认值	说明
`source`	`str`	`'ultralytics/assets'`	图像或视频的源目录
`conf`	`float`	`0.25`	检测对象置信度阈值
`iou`	`float`	`0.7`	NMS 的 "相交大于结合"（IoU）阈值
`imgsz`	`int or tuple`	`640`	图像尺寸标量或（高，宽）列表，即（640，480）
`half`	`bool`	`False`	使用半精度 (FP16)
`device`	`None or str`	`None`	设备上运行，即cuda device=0/1/2/3 或 device=cpu
`max_det`	`int`	`300`	每幅图像的最大检测次数
`vid_stride`	`bool`	`False`	视频帧速率跨度
`stream_buffer`	`bool`	`False`	缓冲所有流媒体帧（真）或返回最新帧（假）
`visualize`	`bool`	`False`	可视化模型特征
`augment`	`bool`	`False`	对预测源进行图像增强
`agnostic_nms`	`bool`	`False`	不分等级的 NMS
`classes`	`list[int]`	`None`	按类别筛选结果，即 classes=0，或 classes=[0,2,3]
`retina_masks`	`bool`	`False`	使用高分辨率分割掩膜
`embed`	`list[int]`	`None`	返回给定层的特征向量/嵌入值

常见问题

Ultralytics YOLOv8 什么是物体模糊？

物体模糊 Ultralytics YOLOv8是指自动检测图像或视频中的特定对象，并对其应用模糊效果。这种技术可以在保留相关视觉数据的同时隐藏敏感信息，从而增强隐私保护。YOLOv8实时处理能力使其适用于需要即时保护隐私和选择性调整焦点的应用。

如何使用YOLOv8 实现实时对象模糊？

要使用YOLOv8 实现实时对象模糊，请遵循所提供的Python 示例。这需要使用YOLOv8 进行物体检测，并使用 OpenCV 应用模糊效果。下面是一个简化版本：

import cv2

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        break

    results = model.predict(im0, show=False)
    for box in results[0].boxes.xyxy.cpu().tolist():
        obj = im0[int(box[1]) : int(box[3]), int(box[0]) : int(box[2])]
        im0[int(box[1]) : int(box[3]), int(box[0]) : int(box[2])] = cv2.blur(obj, (50, 50))

    cv2.imshow("YOLOv8 Blurring", im0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()